Evaluating the impact of leaf-on and leaf-off airborne laser scanning data on the estimation of forest inventory attributes with the area-based approach
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we explored the consequences of using leaf-on and leaf-off airborne laser scanning (ALS) data on area-based model outcomes in a lodgepole pine (Pinus contorta var. latifolia Engelm.) dominated forest in the foothills of the Rocky Mountains in Alberta, Canada. We considered eight forest attributes: top height, mean height, Lorey’s mean height, basal area, quadratic mean diameter, merchantable volume, total volume, and total aboveground biomass. We used 787 ground plots for model development, stratified by ALS acquisition conditions (leaf-on or leaf-off) and dominant forest type (coniferous or deciduous). We also generated pooled models that combined leaf-on and leaf-off ALS data and generic models that combined plot data for all forest types. We evaluated differences in ALS metrics and leaf-on and leaf-off model outcomes, as well as the impacts of pooling leaf-on and leaf-off ALS data, creating generic models, and of applying leaf-on models to leaf-off data (and vice versa). In general, leaf-off and leaf-on ALS metrics were not significantly different (p < 0.05), except for the 5th percentile of height (coniferous) and canopy density metrics (deciduous). Overall, coniferous leaf-on and leaf-off models were comparable, with differences in relative root mean square error (RMSE) and bias of <2% for all attributes except volume, which differed by <4%. RMSE and bias for deciduous leaf-on and leaf-off models for height attributes and quadratic mean diameter differed by <2%, whereas models for volume and biomass differed by <7%. These results affirm that leaf-off data can be used in an area-based approach to estimate forest attributes for both coniferous and deciduous forest types. Relative RMSE and bias for pooled models (combining leaf-on and leaf-off ALS data) differed by <2% relative to leaf-on and leaf-off models, suggesting that in the forests studied herein, combining leaf-on and leaf-off data in an area-based approach does not adversely impact model outcomes. Generic models that did not account for forest type had large errors for volume and biomass (e.g., the relative RMSE for merchantable volume was twice as large as forest type specific models). Likewise, the mixing of leaf-on models with leaf-off data and vice versa resulted in large RMSE and bias for both forest types, and therefore mixing of models and data types should be avoided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».